prueba

carga de datos

library(tidyverse)
datos <- read_csv(file = "./datos/accidentes.csv")
datos
# A tibble: 32,427 × 17
   num_expediente fecha      hora   localizacion  numero distrito tipo_accidente
            <dbl> <chr>      <time> <chr>         <chr>  <chr>    <chr>         
 1            Inf 07/09/2020 23:00  CALL. SAN MA… 38     CIUDAD … Choque contra…
 2            Inf 07/09/2020 23:00  CALL. SAN MA… 38     CIUDAD … Choque contra…
 3          20200 01/01/2020 01:15  AVDA. CANILL… 1      SAN BLA… Colisión fron…
 4          20200 01/01/2020 01:15  AVDA. CANILL… 1      SAN BLA… Colisión fron…
 5         202000 01/01/2020 01:20  CALL. SILVAN… 31     HORTALE… Choque contra…
 6         202000 01/01/2020 01:20  CALL. SILVAN… 31     HORTALE… Choque contra…
 7        2020000 01/01/2020 02:00  CALL. BRAVO … 1      CHAMBERÍ Alcance       
 8        2020000 01/01/2020 02:00  CALL. BRAVO … 1      CHAMBERÍ Alcance       
 9        2020000 01/01/2020 02:00  CALL. BRAVO … 1      CHAMBERÍ Alcance       
10       20200000 01/01/2020 01:00  CALL. MANDAR… 5      CIUDAD … Choque contra…
# ℹ 32,417 more rows
# ℹ 10 more variables: estado_meteorológico <chr>, tipo_vehiculo <chr>,
#   tipo_persona <chr>, rango_edad <chr>, sexo <chr>, lesividad <chr>,
#   coordenada_x_utm <dbl>, coordenada_y_utm <dbl>, positiva_alcohol <chr>,
#   positiva_droga <chr>

RESUMEN DATOS

# resumen de los datos

resumen <- datos |> count(sexo)

VISUALIZACIÓN

Code 
gg <- ggplot(resumen) +
  geom_col(aes(x=sexo, y = n, fill = sexo), alpha = 0.56) +
  ggthemes::scale_fill_colorblind() +
  theme_minimal()
plotly::ggplotly(gg)